Vue+SpringBoot结合神经网络的智能交通疏导系统

系统能够实时分析车流量数据，并据此调整红绿灯的时长，目的是缓解交通拥堵，提高道路通行效率。 系统安装与运行 1. 前端安装：使用VSCode打开smartLightSys-view-master项目文件夹，在其中新建终端，执行npm install命令安装依赖，然后运行npm run serve以启动项目。若控制台无报错信息，则前端项目运行正常。 2. 后端安装：使用IntelliJ IDEA等Java IDE打开smartLightSys-master项目文件夹，进行项目配置。需要自行配置数据库用户名和密码，以及百度OCR识别服务的账号密码。此外，确保安装了JDK 1.8版本，以保证后端项目的正常运行。 技术架构与设计模式 1. 前端技术栈：Vue.js框架被用于构建用户界面，其响应式设计和组件化特性使得开发快速且易于维护。 2. 后端技术栈：Spring Boot框架被用于后端服务的开发，它简化了基于Spring的应用开发过程，提供了一种快速配置、易于部署的解决方案。 3. 神经网络算法：系统运用神经网络算法分析车流量数据，预测交通趋势，并据此作出红绿灯时长调整的决策。 4. 数据库交互：使用原生的JDBC语句进行数据库操作，这种做法虽然简单直接，但可能导致较高的耦合性，不易于维护和扩展。 开发实践与建议 - 作者在进行本项目开发时还处于学习阶段，因此在MVC设计模式以及重要框架的应用上存在一定的不足，建议后续开发时对这些方面进行深入学习和改进。 - 项目中耦合性高的数据库操作是一个改进点，建议采用ORM框架如MyBatis或Hibernate进行数据访问层的封装，以降低耦合度并提高代码的可维护性。 整体而言，该交通智能疏导系统结合了现代前端技术与强大的后端框架，通过机器学习算法辅助交通管理，实现了交通信号灯的智能调控。此系统对于缓解城市交通压力、提升交通管理效率具有积极的意义。开发者应关注系统性能优化以及新技术的应用，例如使用微服务架构提升系统的扩展性和稳定性。" 【标签】: "spring boot spring boot vue.js 神经网络 算法" 【压缩包子文件的文件名称列表】: smartLightSys-master